Омельченко Михаил | Django School 

Клуб - это небольшая группа разработчиков, которые работают над реальным проектом с применением нейросетей. Вместе проектируют, обсуждают решения и разбирают ошибки друг друга.

Мы встречаемся онлайн и обсуждаем проект, я помогаю и отвечаю на вопросы, учу.

Стек: LangChain, LangGraph или CrewAI, RAG, tools, MCP и т.д.

Идею проекта обсуждаем и выбираем вместе на первой встрече.

Для кого подойдет клуб

Вы подходите, если знаете Python и хотя бы пользовались языковыми моделями в чате. Глубокое знание ML не нужно, нужно желание разобраться в том, как строятся системы на основе LLM.

Как устроен сезон

Старт - 30 марта 2026. Встречи по вторникам в 18:00 по московскому времени. Длительность сезона 3-4 месяца, финальный срок определяем с участниками.

Стоимость участия 5 000 руб. в месяц.

Как попасть

Пишите мне в личку @DJWOMS мини-анкету:

1) Ваши текущие знания и стек

2) Что ожидаете от клуба

3) Чему хотите научиться

4) Можете ли участвовать в еженедельных встречах по вторникам в 18:00 мск

Я отвечу, задам уточняющие вопросы если нужно, и добавлю в список участников.

Бесплатно все 12 уроков.

LangChain и сквозной проект агент-аналитик.

Каждый урок это теория, рабочий код, частые ошибки и практическое задание.

Продолжение курса по LangChain (https://aisferaic.ru/blog/tutorials/297/). Для тех, кто знает Python и основы LangChain (цепочки), и хочет разобраться в агентах.

Содержание:

0 - Настройка окружения

1 - create_agent и цикл агента

2 - LangGraph и состояние агента

3 - MCP: инструменты через внешние серверы

4 - Context engineering

5 - Встроенный middleware

6 - Краткосрочная память

7 - Долгосрочная память

8 - Human-in-the-loop

9 - Guardrails

10 - Паттерны мультиагентных систем

11 - Субагенты и Handoffs

👉 Ссылка на курс

Бесплатно все 34 урока.

Django 6 + PostgreSQL и сквозной проект e-commerce.

Каждый урок это код, SQL который генерирует ORM и performance implications.

Курс для тех, кто знает Python и основы Django, и хочет глубже разобраться в ORM.

Содержание:

0 - Настройка окружения

1.1 - Поля моделей

1.2 - Связи между моделями

1.3 - Meta и менеджеры

1.4 - Миграции

2.1 - Создание объектов

2.2 - Чтение данных и QuerySet API

2.3 - Фильтрация и lookups

2.4 - Сортировка, срезы, пагинация

2.5 - Обновление и удаление

3.1 - Q objects

3.2 - F expressions

3.3 - Annotate и Aggregate

В курсе:

1. Вводный урок

2. LCEL: цепочки, операторы, стриминг

3. Промпты и структурированный вывод

4. Память и история диалога

5. Нелинейные пайплайны: параллельность и ветвление

6. Tools: инструменты и function calling

7. Агенты: автоматизация цикла tool use

8. RAG: поиск по документам

9. Продвинутый RAG: гибридный поиск и re-ranking

10. Трейсинг и оценка качества

11. Продакшн: FastAPI + стриминг + RAG

Всё на примерах, каждый блок кода можно запустить. В конце каждого урока есть задание.

👉 Ссылка на курс

—

Если хотите научиться использовать LLM в повседневных задачах, есть платный курс

Если у вас есть желание поддержать автора и получить:

✓ Доступ в частный чат

✓ Ранний доступ к контенту

✓ Доступ к эксклюзивному контенту

✓ Cтримы только для участников клуба

✓ Полную запись стримов с YouTube

✓ Общение с автором и комьюнити

✓ Материалы по нейросетям

Так же планирую в сообществе больше обсуждать использование нейросетей в жизни и работе.

Месяца подписки 299 руб., как стоимость чашки кофе.

Буду рад видеть вас в нашем сообществе Telegram.

Вы узнаете как написать в python декоратор класса. В уроке рассмотрим пример создания декоратора класса python. Разберем как работает декоратор класса в python.

Подписывайся на Telegram канал - https://t.me/django_school

Функция wraps Python используется внутри декоратора перед внутренней обертывающей функцией. Она обновляет обертку для функции, чтобы она включала в себя имя декорируемой функции и ее документацию.

Подписывайся на Telegram канал - https://t.me/django_school

На практике разберем как сделать из Python класса декоратор. Напишем два класса декоратора: обычный python класс декоратор и класс декоратор который принимает аргументы.

Подписывайся на Telegram канал - https://t.me/django_school

На практике разберем Python декораторы. Напишем три декоратора: декоратор кеширования, декоратор для обработки исключений и декоратор для проверки прав доступа.